學(xué)習(xí)分析視域下的大學(xué)生滿意度教育數(shù)據(jù)挖掘及分析

[摘 要] 學(xué)生滿意度是一個受學(xué)生和學(xué)校等多種特征影響的復(fù)雜概念，其決定因素紛繁復(fù)雜。學(xué)界對學(xué)生滿意度模型的研究眾多，然而從學(xué)生特征和學(xué)校特征等綜合方面挖掘大學(xué)生滿意度的學(xué)習(xí)分析研究較少。文章采用逐步回歸和決策樹分析等教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對大學(xué)生滿意度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時對兩種方法在獲得結(jié)論的有效性上進(jìn)行比較，并從學(xué)習(xí)分析視角對其結(jié)果進(jìn)行解釋，在學(xué)生特征及學(xué)習(xí)經(jīng)歷的數(shù)據(jù)集中找出真正影響其滿意度的維度，識別先前未知的模式，檢測并分析一系列學(xué)生特征、經(jīng)歷和認(rèn)知與滿意度的關(guān)系，以期為提高高校人才培養(yǎng)質(zhì)量提供參考。

[關(guān)鍵詞] 學(xué)生滿意度； 教育數(shù)據(jù)挖掘； 學(xué)習(xí)分析

[中圖分類號] G434 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡介] 舒忠梅（1974—），女，湖北荊門人。講師，博士，主要從事教育數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)習(xí)分析、高等教育管理等研究。E-mail： issszm@mail.sysu.edu.cn。

一、引 言

大學(xué)生滿意度是大學(xué)生對于大學(xué)生活的體驗和經(jīng)驗及對學(xué)校提供服務(wù)所產(chǎn)生情感的整體反應(yīng)，是一個受學(xué)生和學(xué)校等各式各樣特征影響的復(fù)雜概念，其決定因素紛繁復(fù)雜[1]。最近幾年，學(xué)界對學(xué)生滿意度模型及其實證方面的研究較多，而較少有從學(xué)生學(xué)習(xí)經(jīng)歷角度來考查學(xué)生對大學(xué)學(xué)習(xí)滿意度的調(diào)查。但從經(jīng)驗的角度分析，學(xué)生參與學(xué)校活動、經(jīng)歷的豐富性會對學(xué)校的滿意度有一定影響，而學(xué)生會通過這些活動和經(jīng)歷產(chǎn)生各種不同的認(rèn)知體驗和經(jīng)驗及作出各種不同情感反應(yīng)，涉及的數(shù)據(jù)量大、范圍廣，常規(guī)的統(tǒng)計方法難以發(fā)現(xiàn)其隱藏的規(guī)律，因此需要新型的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析方法，即開展教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析。

另一方面，目前從學(xué)生特征和學(xué)校特征等綜合方面挖掘?qū)W生滿意度及其結(jié)果的學(xué)習(xí)分析研究較少，現(xiàn)有的研究存在樣本較為局限、分析方法單一等研究限制，也并未形成廣泛認(rèn)同的理論。為了深入了解學(xué)生滿意度的影響因素，本文采用逐步回歸和決策樹分析等教育數(shù)據(jù)挖掘（Educational Data Mining，EDM）技術(shù)對學(xué)生滿意程度數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，并從學(xué)習(xí)分析（Learning Analytics，LA）角度對其挖掘的結(jié)果進(jìn)行意義再建構(gòu)，旨在建立學(xué)生學(xué)習(xí)經(jīng)歷和學(xué)生特征與學(xué)生滿意度的錯綜復(fù)雜關(guān)系，以期為提高高校人才培養(yǎng)質(zhì)量提供參考依據(jù)。

二、研究分析方法

（一）研究設(shè)計

近些年來，越來越多的國內(nèi)外高校開展不同主題的學(xué)生調(diào)查，使用學(xué)生滿意度等主觀測量數(shù)據(jù)來輔助學(xué)校決策或反映學(xué)校辦學(xué)績效。中山大學(xué)學(xué)生學(xué)習(xí)狀況調(diào)查問卷，參考Astin[2]與Pace[3]的學(xué)生學(xué)習(xí)評估模型，調(diào)查內(nèi)容不僅關(guān)注學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷，例如學(xué)習(xí)投入和努力的程度、學(xué)生與教師的交往等，還包括學(xué)生的情感性學(xué)習(xí)成果或通識教育的學(xué)習(xí)成果，以及學(xué)生滿意度等。

本文從學(xué)生學(xué)習(xí)經(jīng)歷角度，在“生源—學(xué)習(xí)—成果”的邏輯框架中，考察分析學(xué)校因素和學(xué)生因素對于學(xué)生滿意度的影響機制。調(diào)查將學(xué)生學(xué)習(xí)經(jīng)歷分解為生源情況、學(xué)校學(xué)習(xí)資源供給、學(xué)生與學(xué)校的融合、學(xué)生學(xué)習(xí)投入、學(xué)生成果及學(xué)生滿意度等六大維度。各維度下題目的內(nèi)部一致性系數(shù)均達(dá)到0.9以上，具有較高的信度[4]。研究數(shù)據(jù)來源于 2012年實施的“中山大學(xué)學(xué)生學(xué)習(xí)狀況調(diào)查”項目的在線調(diào)查，覆蓋全校36個學(xué)院（系），調(diào)查總體約為3.3萬名本科生。學(xué)生在無壓力情況下做答，共回收問卷7051份，回收率約為21.2%，與國際上同類的問卷回收率相比，該回收率為非常滿意。

研究聚焦于本科樣本，全部回收的問卷根據(jù)答題時長、問卷質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)等原則，篩選出有效問卷6673份，有效率為94.6%，涉及性別、年級、所在校區(qū)等九個人口學(xué)變量。調(diào)查收集了一系列學(xué)生特征、學(xué)習(xí)經(jīng)歷和規(guī)劃，對校園環(huán)境、學(xué)風(fēng)、服務(wù)和設(shè)施的滿意度，對于成長的認(rèn)知和選擇大學(xué)的原因等227個變量數(shù)據(jù)。例如，33個變量測量學(xué)生對校園服務(wù)、學(xué)校設(shè)施和校園文化的滿意度，如“圖書館工作人員的服務(wù)質(zhì)量”和“獎、勤、補、助、貸等學(xué)生資助工作與服務(wù)”等。

大學(xué)的使命是為學(xué)生提供教育，保證消費者對教育的滿意度。該調(diào)查提供了在校經(jīng)歷滿意度、能力培養(yǎng)滿意度和綜合滿意度等三方面的指標(biāo)來測量學(xué)生滿意度，有助于在校園生活中找出影響滿意度的具體方面；同時，強調(diào)了學(xué)生作為消費者的教育成果。其中，學(xué)生在校經(jīng)歷滿意度指標(biāo)通過六個方面的具體項目來反映：課程安排和教學(xué)質(zhì)量、在校期間的個人生活經(jīng)歷、在校期間的學(xué)術(shù)經(jīng)歷、在校期間課外社團(tuán)活動經(jīng)歷、在校期間參與的黨團(tuán)活動經(jīng)歷、在校期間參加的社會服務(wù)活動等；學(xué)生能力培養(yǎng)滿意度指標(biāo)主要從三方面的能力培養(yǎng)進(jìn)行考察：獲取知識能力、創(chuàng)新能力和社會能力；學(xué)生綜合滿意度指標(biāo)包含五方面的項目：為學(xué)校感到驕傲、對學(xué)校各方面都感到滿意、對學(xué)校有很強的歸屬感、會把本校推薦給他人報考、如果可以重新選擇報考大學(xué)是否還會選擇該校等。三個滿意度指標(biāo)測度在顯著性水平Sig.為0.01時都是中度相關(guān)的，見表1。

為了弄清學(xué)生對這些滿意度問題有不同回應(yīng)的原因，需要了解學(xué)生的特定學(xué)習(xí)經(jīng)歷。對學(xué)生學(xué)習(xí)經(jīng)歷的分析有助于學(xué)校決策者制定提高學(xué)生滿意度策略的優(yōu)先順序。

表1 學(xué)生滿意度的相關(guān)性

（二）分析方法

教育數(shù)據(jù)挖掘方法研究如何有效地利用教育系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，更好地了解學(xué)生及其學(xué)習(xí)環(huán)境，{1}常用于分析網(wǎng)站登錄數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)或適應(yīng)性學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。而在確定學(xué)生滿意度模式中，教育數(shù)據(jù)挖掘也同樣展示出了其潛在價值，例如，在數(shù)據(jù)集中找出學(xué)生特征及學(xué)習(xí)經(jīng)歷中真正影響其滿意度的維度，識別先前未知的模式，如學(xué)生意見數(shù)據(jù)中的滿意度模式，為教育數(shù)據(jù)挖掘在高等院校研究中的應(yīng)用提供了機會。

學(xué)習(xí)分析技術(shù)圍繞與學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)信息相關(guān)的數(shù)據(jù)，運用不同的分析方法和數(shù)據(jù)模型來解釋這些數(shù)據(jù)，根據(jù)解釋的結(jié)果來探究學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程與情境，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)規(guī)律；或者根據(jù)數(shù)據(jù)闡釋學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn)，為其提供相應(yīng)反饋，從而促進(jìn)更加有效的學(xué)習(xí)[5]。

教育數(shù)據(jù)挖掘關(guān)注如何從學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集中提取有用信息的技術(shù)，而學(xué)習(xí)分析側(cè)重于如何優(yōu)化學(xué)習(xí)及其學(xué)習(xí)環(huán)境的教育問題。Siemens等學(xué)者指出，教育數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)分析可以聯(lián)合起來共同提供更好的服務(wù)[6]。因此，為確定學(xué)生滿意度多變量數(shù)據(jù)集中顯著的模式，本文以滿意度理論為基礎(chǔ)，借鑒國內(nèi)外高校學(xué)生滿意度模型研究成果，采用決策樹和逐步回歸分析等教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，檢測影響大學(xué)生滿意度的顯著變量，并從學(xué)習(xí)分析視角對其結(jié)果進(jìn)行解釋，由此歸納出一系列廣泛的學(xué)生特征、經(jīng)歷和認(rèn)知與情感反應(yīng)即滿意度的關(guān)系。

三、學(xué)生滿意度的多元回歸分析

學(xué)術(shù)界常用回歸方法分析現(xiàn)象之間的相關(guān)性，確定因果聯(lián)系，并用數(shù)學(xué)模型來表現(xiàn)具體關(guān)系。為找出影響學(xué)生滿意度的重要因素，本文采用了逐步回歸方法。對于“中山大學(xué)學(xué)生學(xué)習(xí)狀況調(diào)查”中的227項數(shù)據(jù)進(jìn)行相似項合并，用向前和向后逐步回歸確定與滿意度結(jié)果強相關(guān)的項目，全面審查殘差圖，最后確定20個獨立變量出現(xiàn)在多元回歸模型中，見表2。修正后的校正判定系數(shù)R2的范圍在0.972到0.982之間，說明這些滿意度模型的解釋能力較強。三方面的學(xué)生滿意度測量分別有不同的預(yù)測變量（顯著性水平Sig.<0.05），每個模型代入相應(yīng)的預(yù)測變量運行得到β值。

表2 學(xué)生滿意度的預(yù)測*

從學(xué)習(xí)分析的角度，結(jié)合表2中的數(shù)據(jù)可以得出如下結(jié)論。

（1）學(xué)生學(xué)習(xí)資源和多元能力的培養(yǎng)氛圍等都是影響在校經(jīng)歷滿意度、能力培養(yǎng)滿意度與綜合滿意度的重要預(yù)測變量。其中，多元能力的培養(yǎng)氛圍指標(biāo)主要包括七方面的項目：學(xué)校注重對學(xué)生批判性思維能力的培養(yǎng)、對學(xué)生研究能力的培養(yǎng)并提供參與學(xué)術(shù)研究的機會和規(guī)范的科研環(huán)境、對學(xué)生創(chuàng)造能力的培養(yǎng)、對學(xué)生人文藝術(shù)素養(yǎng)的熏陶、對職業(yè)競爭力的培養(yǎng)、對學(xué)生信息技術(shù)的運用能力的培養(yǎng)、對學(xué)生的道德修養(yǎng)的培養(yǎng)、對學(xué)生的社會服務(wù)意識的培養(yǎng)等。

（2）對于在校經(jīng)歷滿意度測量，多元能力的培養(yǎng)氛圍是最重要的預(yù)測變量，專業(yè)學(xué)習(xí)經(jīng)歷和活動參與分別為第二、第三重要的預(yù)測變量。

（3）對于綜合滿意度測量，學(xué)生學(xué)習(xí)資源為最重要的預(yù)測變量，多元能力的培養(yǎng)氛圍和平等文化分別為第二、第三重要的預(yù)測變量，表明校園文化對于學(xué)生的綜合滿意度影響較大。

（4）而對于能力培養(yǎng)滿意度測量，多元能力的培養(yǎng)氛圍為最重要的預(yù)測變量，學(xué)生學(xué)習(xí)資源和自我能力增長分別為第二、第三重要的預(yù)測變量。

綜合來看，一方面，在校經(jīng)歷滿意度、能力培養(yǎng)滿意度與綜合滿意度的影響因素互不相同，通過不同的模型，分別從不同角度反映了學(xué)生的學(xué)習(xí)經(jīng)歷和認(rèn)知情況；另一方面，學(xué)校學(xué)習(xí)資源提供和校園文化這兩大維度對三方面的學(xué)生滿意度均有比較重要的影響。因此，為了促進(jìn)更加有效的學(xué)習(xí)，高校應(yīng)該從學(xué)習(xí)資源配備及校園文化氛圍的營造方面重點投入和建設(shè)，以提高學(xué)校人才培養(yǎng)質(zhì)量，全面提升學(xué)生的滿意度。

四、采用CHAID方法的決策樹分析

上述多元回歸分析篩選出解釋因變量差異的預(yù)測變量，確定了與學(xué)生滿意度相關(guān)的影響變量。決策樹分析則從另一個視角，采用CHAID等算法通過？掊2統(tǒng)計檢驗測量因變量與自變量間的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)差異，找出最能區(qū)分學(xué)生是否滿意大學(xué)經(jīng)歷的具體方面。

CHAID程序從找到那些與因變量或目標(biāo)變量有顯著關(guān)系的自變量開始，然后對連續(xù)變量估計分組類別或區(qū)間間隔以選擇最顯著的組合。與目標(biāo)變量相關(guān)性最強的自變量為樹的第一個分支，而相對結(jié)果變量顯著不同的每一類作為一個葉子節(jié)點。重復(fù)此過程，以找到每個葉子節(jié)點與結(jié)果變量最顯著的預(yù)測量，直到?jīng)]有顯著預(yù)測量存在。

分析使用決策樹中的“徹底CHAID”方法，包含了數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)點，且每個數(shù)據(jù)點只屬于一個葉子節(jié)點，所以數(shù)據(jù)的分支或葉子節(jié)點是可窮盡的。然而，隨著樹規(guī)模的增長，最新的樹層次將削減每個葉子節(jié)點的觀測量。決策樹程序允許分析者設(shè)定每個葉子節(jié)點的最小觀測次數(shù)以避免對具有過少觀測量的葉子進(jìn)行？掊2檢驗，同時允許限制父節(jié)點的最小觀測量，以防止從具有較少觀測量的葉子節(jié)點產(chǎn)生分支。鑒于研究的樣本規(guī)模較大，因而限制父節(jié)點的最小觀測量為100或葉子節(jié)點的最小觀測量為50，以防止產(chǎn)生新的分支，決策樹的層次設(shè)置為3～4層。限于篇幅，下面僅對具有代表性的學(xué)生能力培養(yǎng)滿意度進(jìn)行決策樹分析。

最能區(qū)分學(xué)生是否對能力培養(yǎng)感到滿意的是多元能力的培養(yǎng)氛圍，表3展示了決策樹第一層葉子節(jié)點的頻率分布。多元能力的培養(yǎng)氛圍與學(xué)生能力培養(yǎng)滿意度之間的相關(guān)性？掊2統(tǒng)計為1852.943，比其他任何變量都高。與能力培養(yǎng)滿意度相關(guān)的多元能力培養(yǎng)氛圍的總體情況是：25.2%的調(diào)查對象認(rèn)為其能力培養(yǎng)是滿意的，但學(xué)生對能力培養(yǎng)這個問題的回應(yīng)分布卻因多元能力的培養(yǎng)氛圍不同而異。例如，樣本中認(rèn)為多元能力的培養(yǎng)氛圍優(yōu)秀的學(xué)生有21.1%，其中47.7%的稱對能力培養(yǎng)滿意；而評價多元能力的培養(yǎng)氛圍差的學(xué)生中只有6.5%對能力培養(yǎng)滿意。

盡管決策樹分析不能確定因果關(guān)系，但值得注意的是，這里確定多元能力的培養(yǎng)氛圍為學(xué)生能力培養(yǎng)滿意度的一個主要決定因素與回歸結(jié)果是一致的。下面層次的決策樹分支進(jìn)一步展示了聚類分析的價值，這種聚類分析為不同類型的學(xué)生確定不同的滿意度預(yù)測變量。不同類型的學(xué)生，如認(rèn)為多元能力的培養(yǎng)氛圍分別為優(yōu)秀和差的學(xué)生，受不同方面的大學(xué)經(jīng)歷影響。Terenzini和Pascarella在調(diào)查學(xué)生特征、社會及學(xué)術(shù)整合措施的相互作用時，強調(diào)了影響因素的多樣性，并呼吁將注意力集中到研究大學(xué)經(jīng)歷的因素變化方面[7]，但這種差異尚未得到廣泛研究。

通過總結(jié)表3中頻率分布類型的其他獨立變量，圖1確定出可以區(qū)分1416個稱多元能力的培養(yǎng)氛圍優(yōu)秀學(xué)生的滿意度變量。每個單元中顯示的百分比是該組評價多元能力的培養(yǎng)氛圍為優(yōu)秀的學(xué)生的百分比。例如，861個稱多元能力的培養(yǎng)氛圍優(yōu)秀的學(xué)生同樣對學(xué)習(xí)資源滿意，96%的學(xué)生滿意其能力培養(yǎng)，而不滿意多元能力的培養(yǎng)氛圍的113個學(xué)生中只有69%的滿意其能力培養(yǎng)。繼續(xù)沿著決策樹分支往下查看，滿意學(xué)生能力培養(yǎng)、認(rèn)為學(xué)習(xí)資源優(yōu)秀并滿意自我能力增長的學(xué)生99%認(rèn)為其能力培養(yǎng)是滿意的。考慮到分析中的限制——父節(jié)點最小觀測數(shù)100、子節(jié)點最小觀測數(shù)50、決策樹的層次為3～4層，在不太滿意學(xué)習(xí)資源的學(xué)生中沒有顯著的關(guān)系，所以這些葉子沒有產(chǎn)生新分支。

表3 學(xué)生能力培養(yǎng)滿意度與多元能力的培養(yǎng)氛圍

決策樹其他分支如圖2、圖3所示，分別給出了評價多元能力的培養(yǎng)氛圍為中等的學(xué)生（樣本的50.5%）的分支，及評價多元能力的培養(yǎng)氛圍為差的學(xué)生（樣本的28.2%）的分支。與圖1類似，每個單元中顯示的百分比是該組評價多元能力的培養(yǎng)氛圍為優(yōu)秀的學(xué)生的百分比。除了學(xué)習(xí)相關(guān)因素之外，師生交流、朋輩交流等方面的變量也是影響學(xué)生對能力培養(yǎng)滿意度的預(yù)測量。圖2表明，學(xué)校平等文化和朋輩交流等認(rèn)知，與評價多元能力的培養(yǎng)氛圍為中等的學(xué)生的相對滿意度有關(guān)。圖3表明，師生交流和交往圈子氛圍等對于評價多元能力的培養(yǎng)氛圍為差的學(xué)生是重要的。

Tinto認(rèn)為學(xué)校系統(tǒng)內(nèi)部具有兩個子系統(tǒng)：學(xué)術(shù)系統(tǒng)和社交系統(tǒng)。學(xué)術(shù)系統(tǒng)代表學(xué)生個人的課業(yè)表現(xiàn)、智力發(fā)展、學(xué)業(yè)成就等綜合表現(xiàn)，社交系統(tǒng)代表學(xué)生在校內(nèi)的同伴關(guān)系、師生關(guān)系、社交行為等綜合表現(xiàn)；學(xué)生進(jìn)入學(xué)校后需要融入學(xué)術(shù)系統(tǒng)和社交系統(tǒng)[8]。圖1～3展示了不同的大學(xué)經(jīng)歷如何影響對多元能力的培養(yǎng)氛圍評價不同的學(xué)生的滿意度，諸如朋輩交流、師生交流和交往圈子氛圍等社交活動對較少參加學(xué)術(shù)活動的學(xué)生來說是重要的。盡管作為重要元素出現(xiàn)在決策樹分析中的大多數(shù)變量在回歸分析中也被確定為重要的，但決策樹通過找出具體因素影響來澄清其顯著性。上述決策樹分析的學(xué)生滿意度狀況與Tinto對留級的建議相吻合：社交系統(tǒng)的融入可以彌補弱的學(xué)術(shù)參與。

五、學(xué)習(xí)分析及啟示

本文采用決策樹分析和逐步回歸等教育數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來確定學(xué)生特征和學(xué)習(xí)經(jīng)歷與滿意度的關(guān)系，識別多變量數(shù)據(jù)集中的顯著模式，而不是檢測關(guān)于預(yù)選變量影響效果的特定假設(shè)。對更廣泛的學(xué)生滿意度影響因素使用卡方自動交互檢測（CHAID）算法，探索分析識別學(xué)生特征、學(xué)習(xí)經(jīng)歷和認(rèn)知與學(xué)生滿意度的關(guān)系。

從學(xué)習(xí)分析的視域來看，利用多元回歸分析方法，識別出影響學(xué)生滿意度的重要影響因素；而決策樹發(fā)現(xiàn)更多的學(xué)生滿意度相關(guān)數(shù)據(jù)。上述決策樹分析結(jié)果與回歸分析結(jié)果既有類似又有不同。多元能力的培養(yǎng)氛圍、學(xué)生學(xué)習(xí)資源、自我能力增長等作為顯著影響的變量出現(xiàn)在最終的回歸分析模型中，同時也在決策樹分析中作為與學(xué)生能力培養(yǎng)滿意度有重要關(guān)系的具體經(jīng)歷而出現(xiàn)。然而，除了這些變量，決策樹分析還強調(diào)不同的二次變量：對評價多元能力的培養(yǎng)氛圍為優(yōu)秀的學(xué)生有影響的學(xué)術(shù)支持，對評價多元能力的培養(yǎng)氛圍為中等的學(xué)生有影響的朋輩交流和平等文化，對評價多元能力的培養(yǎng)氛圍為差的學(xué)生有影響的師生交流和交往圈子氛圍等。另一方面，出現(xiàn)在回歸模型中的學(xué)生年級、專業(yè)學(xué)習(xí)經(jīng)歷、討論關(guān)注的內(nèi)容、活動參與、大學(xué)生涯發(fā)展打算等因素并未出現(xiàn)在決策樹分析中。

兩種不同的分析工具所展示的不同結(jié)果表明了不同的數(shù)據(jù)觀點。回歸分析和決策樹分析給出的統(tǒng)計差異源于前者是基于最小二乘法的線性技術(shù)，后者是基于？掊2統(tǒng)計技術(shù)。不同的結(jié)果反映出了兩種技術(shù)分析總體的差異：回歸分析將滿意度作為一個整體來確定對其影響顯著的預(yù)測量，而決策樹分析的優(yōu)勢之一是對不同分組分別確定不同的解釋變量。

本研究基于一所985綜合性大學(xué)的學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行校內(nèi)比較分析，可以對學(xué)術(shù)計劃的制定進(jìn)行支持，將學(xué)生總體描述為一個不均勻的樣本，通過知識經(jīng)驗而不是人口統(tǒng)計將其區(qū)分開來。特別的，因為社交系統(tǒng)融入似乎對那些學(xué)術(shù)參與相對較少的學(xué)生較為重要，這個分析暗示了將校園生活與學(xué)生融為一體的項目開發(fā)的重要性，諸如學(xué)習(xí)社區(qū)建設(shè)等可以提升融入社交活動的結(jié)構(gòu)對學(xué)習(xí)稍差的學(xué)生的滿意度有更大影響。

僅借助回歸分析得不到這些結(jié)論，決策樹分析通過確定不同的預(yù)測變量和學(xué)生本身的差異，提供了一種不同的視角。學(xué)生本身的差異進(jìn)一步揭示了高校學(xué)生的不均勻性，這次研究結(jié)果表明不同的學(xué)術(shù)經(jīng)歷作為多樣性的一個重要維度的重要性。因此，將回歸分析和決策樹分析相結(jié)合的教育數(shù)據(jù)挖掘及其結(jié)果的學(xué)習(xí)分析解讀，為學(xué)生滿意度的影響因素確定提供了更寬廣的視角。

基于以上分析，為提高學(xué)生學(xué)習(xí)滿意度、提升人才培養(yǎng)質(zhì)量，高校一方面要努力營造多元能力的培養(yǎng)氛圍、提供豐富的學(xué)習(xí)資源、提升教師授課水平，另一方面也要積極提倡并加強師生交流、朋輩交流和交往圈子氛圍；為不同類型的學(xué)生分別融入學(xué)術(shù)系統(tǒng)或/和社交系統(tǒng)提供良好支持。上述分析是基于一所高校進(jìn)行的校內(nèi)分析，通過比較不同大學(xué)經(jīng)歷為學(xué)生滿意度的探究提供了一些見解，但對不同高校的大學(xué)經(jīng)歷進(jìn)行橫向比較時，可能會得到不同的結(jié)果，因而結(jié)論的普適性仍有待進(jìn)一步測試。